WANGLUOANQUAN2024年第6期/数字技术与应用
网络安全WANGLUOANQUAN
人工智能技术的计算机网络安全防护系统的设计
■熊俊杰
随着数字化和网络化的发展，计算机网络安全日深度学习在近年来取得了巨大的成功，尤其在图像
益受到关注。传统的安全手段已经难以应对多种复杂识别、语音处理和自然语言处理等领域。其成功的关键
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在于其能够处理大量的数据和进行复杂的特征学习。
的网络攻击。人工智能（ArtificialIntelligence,AI）
技术为网络安全领域提供了新的视角和工具。本文重（二）自然语言处理
点探讨了AI技术在网络安全防护中的关键应用，如异
常检测、漏洞管理和自动化响应等。通过分析现有的涉及的是一系列技术，使计算机能够处理、理解和生
研究资料和技术应用，论证了AI技术在提高计算机网成与人类语言相关的信息。从根本上说，NLP旨在打
络防护效率和准确性方面的潜在价值，但同时，也指破人类与机器之间的语言障碍，使机器能够以与人类
出了AI在网络安全中应用存在的局限性和挑战。相似的方式解读和回应语言。
NLP的核心挑战之一是与其他类型的数据不同，语
计算机网络已成为现代社会的重要基础设施，其言是高度复杂和多变的，同一句话可能会有多种解释，
安全性对于个人、组织乃至国家都具有至关重要的意取决于其上下文、语调甚至是说话者的意图。因此，理
义。然而，近年来，网络攻击手段不断创新，使得传解语言的真实含义需要算法能够捕捉到这些微妙之处。
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统的防护策略面临巨大挑战，在此背景下，如何利近年来，深度学习的出现为NLP的进步带来
用先进技术应对复杂的网络威胁，成为了学术界和工了新的机遇。通过模型如循环神经网络（RNN）、
业界共同关心的问题。人工智能作为当前技术发展的
热点，其在模式识别、数据分析等方面的优越性，使已经在情感分析、文本生成、语义理解等NLP任务中
其成为网络安全新的研究方向。取得了前所未有的成果。
一、人工智能技术概述此外，NLP也与其他AI子领域交叉，如语音识别和
（一）机器学习与深度学习机器翻译，这些应用要求算法不仅能理解文本数据，还
机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能
需要处理语音或将信息从一种语言翻译为另一种语言。
的核心分支，代表了一种基于数据驱动的算法设计方二、人工智能在计算机网络安全中的应用
法。它与传统的程序设计模式不同，不再是明确地为随着全球网络的扩张和威胁情境的日趋复杂化，
计算机提供一组固定指令，而是允许计算机根据输入计算机网络安全的问题已成为世界各地企业和个人所
的数据自我学习和适应[2]关注的焦点。为了更有效地预防和应对网络攻击，人
。这种学习模式的最大优势在
于其能够处理和适应不断变化的数据，从而对未知的、工智能技术正在逐渐被纳入安全解决方案中。
新的数据产生合理的响应。（一）异常检测
机器学习中有各种算法，如支持向